NVIDIA-A30, A30 Tensor Core Data Center GPU, 24 GB HBM2, PCIe Gen4

Marke: Nvidia
Modell: NVIDIA A30
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NVIDIA-A30, A30 Tensor Core Data Center GPU, 24 GB HBM2, PCIe Gen4

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Übersicht

Nvidia Nvidia A30 Übersicht

Das Nvidia A30 ist eine Ampere-basierte Rechenzentrums-GPU mit 24 GB HBM2-Speicher für KI-Inferenz, High-Performance-Computing und virtualisierte Rechenzentrums-Workloads.

Wichtige technische Daten

GPU-Speicher

24GB HBM2

Speicherbandbreite

Bis zu 933 GB/s

PCIe-Schnittstelle

PCIe-Gen4 x16

MIG-Unterstützung

Bis zu 4 GPU-Instanzen

Formfaktor

Volle Höhe, volle Länge, Doppelsteckplatz

Höchstleistung

165W

Optimale Anwendungsbereiche

KI-Inferenz

Der A30 kombiniert 24 GB HBM2-Speicher, Tensor Core-Beschleunigung und bis zu 4 MIG-Instanzen für partitionierte KI-Inferenz-Workloads in Rechenzentren.

HPC und Rechenzentrum

PCIe Gen4-Konnektivität, 933 GB/s Speicherbandbreite und 165 W Leistungsaufnahme unterstützen rechenintensive HPC- und Scale-Out-Rechenzentrumsanwendungen.

GPU-Virtualisierung

Die Unterstützung für NVIDIA Virtual Compute Server und NVIDIA AI Enterprise ermöglicht die Virtualisierung von GPU-Ressourcen für kompatible Serverumgebungen.

Technisches Layout der NVIDIA A30 PCIe-Karte

NVIDIA A30 PCIe-Kartenlayout

Diese technische Übersicht zeigt die Struktur der NVIDIA A30 PCIe-Karte und wichtige installationsrelevante Bereiche und hilft so bei der Überprüfung der Kartenausrichtung und der Anforderungen an die Serverintegration.

Abmessungen der NVIDIA A30-Karte

Anhand dieser Maßzeichnung können Sie vor der Installation die benötigte Höhe, Länge und den Platzbedarf für Doppelsteckkarten sowie den erforderlichen Serverplatz überprüfen.

NVIDIA A30 CPU 8-Pin-Stromanschluss

Dieses Diagramm zeigt den 8-poligen Hilfsstromanschluss der CPU und hilft zu bestätigen, dass der Zielserver die erforderliche Stromversorgung bietet.

NVIDIA A30 NVLink-Implementierung zwischen benachbarten GPUs

NVIDIA A30 NVLink-Bereitstellung

Dieses Bereitstellungsdiagramm zeigt zwei benachbarte NVIDIA A30 GPUs, die über eine NVLink-Brücke verbunden sind, und hilft Benutzern, den Steckplatzabstand und die Anforderungen für die Installation mehrerer GPUs zu überprüfen.

Vergleichen Sie verwandte Modelle

	Nvidia A30	NVIDIA T4	Nvidia A10	NVIDIA A100-80G	Nvidia A40
GPU-Architektur	Ampere	Turing	Ampere	Ampere	Ampere
GPU-Speicher	24GB HBM2	16GB GDDR6	24GB GDDR6	80 GB HBM2e	48 GB GDDR6-ECC
Speicherbandbreite	933GB / s	320GB / s	600GB / s	1,935GB / s	696GB / s
FP32-Leistung	10.3 TFLOPS	8.1 TFLOPS	31.2 TFLOPS	19.5 TFLOPS	37.4 TFLOPS
INT8-Leistung	330 / 661 TOPS mit Sparsität	130 TOPS	250 / 500 TOPS mit Sparsität	624 / 1,248 TOPS mit Sparsität	299.3 / 598.6 TOPS mit Sparsität
PCIe-Schnittstelle	PCIe Gen4 x16; 64 GB/s	PCIe Gen3 x16; 32 GB/s	PCIe Gen4 x16; 64 GB/s	PCIe Gen4 x16; 64 GB/s	PCIe Gen4 x16; 64 GB/s
NVLink	Bis zu 200 GB/s; eine Brücke für zwei benachbarte A30-GPUs	Nicht in den offiziellen Produktdaten aufgeführt	Nicht in den offiziellen Produktdaten aufgeführt	600 GB/s mit NVLink-Brücke	112.5 GB/s bidirektional
MIG-Unterstützung	Bis zu 4 Instanzen: 4 x 6 GB, 2 x 12 GB oder 1 x 24 GB	In den offiziellen Produktdaten nicht angegeben.	In den offiziellen Produktdaten nicht angegeben.	Bis zu 7 Instanzen mit jeweils 10 GB.	In den offiziellen Produktdaten nicht angegeben.
Formfaktor	Volle Höhe, volle Länge, Doppelsteckplatz	PCIe mit niedrigem Profil	Volle Höhe, volle Länge, einteilig	PCIe mit zwei Steckplätzen; luft- oder flüssigkeitsgekühlte Varianten	Volle Höhe, volle Länge, Doppelsteckplatz
Kühllösung	Passive Kunden	Passive Kunden	Passive Kunden	Luftgekühlt oder flüssigkeitsgekühlt	Passive Kunden
Höchstleistung	165W	70W	150W	300W	300W
Optimale Arbeitslasten	KI-Inferenz, HPC, GPU-Virtualisierung und MIG-partitionierte Rechenzentrums-Workloads	Energiesparende KI-Inferenz, Videoanalyse, VDI und Edge-Server	KI-Inferenz, Grafikrendering, Videotranskodierung und VDI	Training großer KI-Modelle, HPC, Inferenz mit großem Speicher und Multi-GPU-Computing	Professionelle Visualisierung, Simulation, KI, Datenwissenschaft und virtuelle Arbeitsplätze

Systemkompatible Komponenten

Typ	Artikelnummer	Beschreibung
Montageverlängerung	682-00007-5555 000	NVIDIA A30 Extender mit langem Offset; die Karten- und Extender-Einheit misst 339 mm.
Montageverlängerung	682-00007-5555 001	NVIDIA A30 gerader Extender; die Karten- und Extender-Einheit misst 312 mm.

Qualitätszertifikate

Normen

Nvidia Nvidia A30 Spezifikation

Produkttyp	GPU für Rechenzentren
Marke	NVIDIA
Modell / Katalog-Artikelnummer	NVIDIA A30 / NVIDIA-A30
NVIDIA Produkt-SKU	P1001 Artikelnummer 205
Architektur	NVIDIA Ampere
PCI-Geräte-ID	0x20B7
Vendor ID	0x10DE
Subsystem-ID	0x1532
GPU-Takt	Basisfrequenz: 930 MHz; Boost-Frequenz: 1440 MHz
Leistungszustand	P0
UEFI	Unterstützt
GPU-Speicher	24GB HBM2
Speicheruhr	1215 MHz
Speicherbusbreite	3072-bit
GPU-Speicherbandbreite	Bis zu 933 GB/s
ECC-Unterstützung	Standardmäßig aktiviert; kann per Software deaktiviert werden.
Spitzenleistung von FP64	5.2 TFLOPS
Maximale FP64-Tensor-Kernleistung	10.3 TFLOPS
Spitzenleistung von FP32	10.3 TFLOPS
TF32 Tensor Core-Leistung	82 TFLOPS / 165 TFLOPS mit Sparsity
BF16 Tensor Core Leistung	165 TFLOPS / 330 TFLOPS mit Sparsity
FP16 Tensor Core Leistung	165 TFLOPS / 330 TFLOPS mit Sparsity
INT8 Tensor Core Performance	330 TOPS / 661 TOPS mit Sparsity
INT4 Tensor Core Performance	661 TOPS / 1,321 TOPS mit Sparsity
Medienmaschinen	1 optischer Flussbeschleuniger (OFA) 1 JPEG-Decoder (NVJPEG) 4 Videodecoder (NVDEC)
PCI-Express-Schnittstelle	PCIe Gen4 x16; 64 GB/s
PCIe-Funktionen	Umkehrung der Fahrspurpolarität und Fahrspurwechsel werden unterstützt
NVLink	NVIDIA NVLink der dritten Generation; bis zu 200 GB/s mit einer NVLink-Brücke für bis zu zwei GPUs
NVLink Bridge-Unterstützung	Eine Brücke wird unterstützt; verbindet eine NVIDIA A30 GPU mit einer benachbarten NVIDIA A30 GPU
NVLink-Geschwindigkeit und Bandbreite	1 unterstützte Brücke; insgesamt 32 Rx- und Tx-Lanes; 50 Gbit/s pro Lane in jeder Richtung; bis zu 200 Gbit/s Gesamtbandbreite
NVLink-Installationsfreigabe	Mindestens 2.5 mm über der nördlichen Kartenkante und 2.67 mm hinter der rückseitigen Leiterplatte.
NVLink-CPU-Topologie	In Systemen mit mehreren CPUs sollten gebrückte A30-Karten im Allgemeinen im selben CPU-Bereich liegen.
GPU mit mehreren Instanzen (MIG)	4 MIGs mit je 6 GB; 2 MIGs mit je 12 GB; oder 1 MIG mit 24 GB
SR-IOV-Unterstützung	Unterstützt; 8 virtuelle Funktionen
Virtuelle GPU-Softwareunterstützung	NVIDIA AI Enterprise; NVIDIA Virtual Compute Server
Einheitlicher virtueller Speicher	Unterstützt
Seitenmigrations-Engine	Unterstützt
Linux-Treiberunterstützung	R460.65 oder höher
Windows-Treiberunterstützung	R461.98 oder höher
CUDA-Unterstützung	CUDA 11.3 oder höher
vGPU-Softwareversion	vGPU 13.0 oder höher
NVIDIA AI Enterprise	Unterstützt von VMware
NGC-Ready Test Suite	NGC-Next-Zertifizierung 2.2 oder höher
SICHERES BOOTEN	Unterstützt
Hardware-Root of Trust	Unterstützt; einige A30-Boards enthalten außerdem ein sekundäres CEC1712-Root-of-Trust-Gerät
Sicherheits-Firmware-Funktionen	Sicheres Firmware-Upgrade, Schutz vor Firmware-Rollback und sichere Wiederherstellung des Anwendungsprozessors
NEBS-Bereitschaft	Unterstützt
Formfaktor	PCIe-Karte in voller Höhe und Länge (FHFL), zwei Steckplätzen, 10.5 Zoll
Thermische Lösung	Passiv; benötigt Systemluftstrom
Luftstromrichtung	Bidirektionaler Kühlkörper; unterstützt Luftstrom von links nach rechts oder von rechts nach links
Gesamtleistungsaufnahme der Platine / Maximale TDP	165W
Stecker	Ein 8-poliger Hilfsstromanschluss für die CPU
Unterstützte Hilfsstromanschlüsse	1 x CPU-8-Pin-Kabel CPU 8-Pin auf PCIe 8-Pin Kabeladapter
Power Management	Programmierbare Leistungsbegrenzung wird durch NVIDIA-Tools wie nvidia-smi und SMBPBI unterstützt.
Abmessungen	268.60 mm Länge mit I/O-Blende; 267.70 mm Länge ohne I/O-Blende; 111.15 mm Gesamthöhe; 104.86 mm Platinenhöhe
Brettgewicht	1,240 g, ohne Halterung, Verlängerungen und NVLink-Brücke
Verpacktes Gewicht	10 kg
Komponentengewichte	NVLink-Brücke: 20.5 g; Halterung mit Schrauben: 20 g; langer Offset-Verlängerungsadapter: 64 g; gerader Verlängerungsadapter: 39 g
Langer Offset-Verlängerer	NVPN 682-00007-5555-000; Kartenlänge plus Verlängerung: 339 mm
Gerade Verlängerung	NVPN 682-00007-5555-001; Kartenlänge plus Verlängerung: 312 mm
Umgebungstemperatur	0 ° C ° C bis 55
Kurzzeitige Betriebstemperatur	-5 °C bis 55 °C; maximal 96 aufeinanderfolgende Stunden und nicht mehr als 15 Tage pro Jahr
Temperatur	-40 75 ° C auf ° C
Luftfeuchtigkeit bei Betrieb	5% bis 85% relative Luftfeuchtigkeit
Kurzfristige Betriebsfeuchtigkeit	5% bis 93% relative Luftfeuchtigkeit
Luftfeuchtigkeit bei Lagerung	5% bis 95% relative Luftfeuchtigkeit
Höhenlage	Spezifikationen gelten bis zu einer Höhe von 6,000 Fuß.
Einhaltung von Sicherheits- und Umweltvorschriften	WHQL-, EU-RoHS-, REACH-, WEEE- und halogenfrei
EMV- und Regulierungsbehörden	RCM, BSMI, CE, FCC, ICES, KCC, cUL/UL und VCCI

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Welches Zubehör ist für die Nvidia A30 GPU erhältlich?

Zubehör für die Nvidia A30 GPU können spezielle Kühllösungen, Adapterkabel oder Halterungen für die sichere Installation in Servern sein.

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In welchen Szenarien ist der Einsatz der Nvidia A30 GPU am vorteilhaftesten?

Die Nvidia A30 GPU ist äußerst nützlich bei KI-Inferenz, HPC-Workloads und Cloud-Computing-Aufgaben, insbesondere in Rechenzentrumsumgebungen.

Wie schneidet die Nvidia A30 GPU im Vergleich zu anderen GPUs auf dem Markt ab?

Die Nvidia A30 GPU zeichnet sich im Vergleich zu ähnlichen GPUs durch herausragende Energieeffizienz und Leistung aus und ist daher eine hervorragende Wahl für Rechenzentrumsanwendungen.

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Welche allgemeinen Probleme bei der Fehlerbehebung können bei Nvidia A30 auftreten?

Häufige Probleme bei der Fehlerbehebung mit der Nvidia A30 GPU können die Treiberkompatibilität, Probleme mit dem Kühlsystem oder Softwarekonfigurationen betreffen.

Gibt es alternative GPU-Produkte ähnlich der Nvidia A30?

Zu den Alternativen zur Nvidia A30-GPU gehören andere Hochleistungs-GPUs, die für KI-Inferenz, HPC und Cloud-Computing-Anwendungen entwickelt wurden.

Benötigt die Nvidia A30 GPU für eine optimale Nutzung irgendwelche Upgrades?

Die Nvidia A30 GPU kann von Software-Updates oder Treiber-Upgrades profitieren, um eine optimale Leistung in Rechenzentrumsumgebungen sicherzustellen.

Wie wird die Nvidia A30 GPU in einem Rechenzentrum installiert?

Die Installation der Nvidia A30 GPU in einem Rechenzentrum erfordert eine ordnungsgemäße Integration in Server oder Workstations für eine optimierte Leistung.

Was sind die üblichen Anwendungen der Nvidia A30 GPU?

Zu den gängigen Anwendungen der Nvidia A30 GPU gehören KI-Inferenz, HPC-Workloads und Cloud-Computing-Aufgaben in Rechenzentren.

Wie kosteneffizient ist die Nvidia A30 GPU für Rechenzentren?

Die Nvidia A30 GPU bietet eine außergewöhnliche Energieeffizienz und ist somit eine kostengünstige Lösung für den Rechenzentrumsbetrieb.

Was sind die Hauptmerkmale der Nvidia A30 GPU?

Die Nvidia A30 GPU ist für KI-Inferenz, HPC und Cloud Computing konzipiert und bietet hohe Leistung und Energieeffizienz.

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